En Lagersoft estamos creciendo y nuestro sistema de datos necesita evolucionar al mismo ritmo.
Operamos una plataforma de gaming con múltiples fuentes de datos, flujos asíncronos y un volumen donde la consistencia y la trazabilidad no son opcionales. Nuestro stack incluye ingestión continua, procesamiento distribuido y distintos niveles de almacenamiento.
Buscamos un Data Engineer con robusto criterio técnico para ayudarnos a evolucionar la arquitectura de datos — desde cómo se ingieren hasta cómo se modelan y consumen (reportería, analytics y LLMs).
Este rol no es solo de implementación. Esperamos que identifiques problemas estructurales, propongas soluciones y las lleves a ejecución junto con el equipo.
? Objetivo del rol
Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end — ingestión, procesamiento, modelado y consumo — para habilitar reporting confiable, analítica y consumo por LLMs a escala.
? Responsabilidades
Diseñar y evolucionar la arquitectura de datos end-to-end
Definir criterios y estándares para la construcción de datasets reutilizables
Construir capas que habiliten reporting confiable y consumo por LLMs
Diseñar modelado de datos alineado a necesidades de negocio
Optimizar performance y costos sobre servicios AWS
Identificar y corregir problemas de escalabilidad en pipelines, storage y queries
Colaborar en la construcción de pipelines (Airflow, PySpark, Glue)
Participar en decisiones de arquitectura e ingeniería de datos
Analizar problemas de calidad de datos, consistencia y trazabilidad
Contribuir a la evolución del stack evaluando trade-offs reales
?️ Stack - CapaTecnologías
Procesamiento Python / PySpark
Orquestación Airflow, AWS Glue
Storage S3, formatos de metadata (Delta / Iceberg)
Bases de datos Aurora RDS, Athena, Redshift
Consumo Power BI, LLMs / agents
? Perfil requerido
Experiencia diseñando pipelines y arquitecturas de datos en producción
Experiencia con modelado de datos para analítica
Experiencia con grandes volúmenes de dat
📌 Data Engineer Lead (México)
🏢 Lagersoft
📍 México
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